摘要
在对目前流行的C—D农业生产函数研究方法及其存在的问题做了简要分析后,提出了应用神丝网络技术建立“隐式”农业生产函数模型的新思路。该模型方法具有较好的非线性品质,模型适应能力强。
The author analyses C-D agriculture production function,and presents a new method of study-BP neural networks. The new method can reflect the influence of drop to yield.
出处
《农业系统科学与综合研究》
CSCD
北大核心
1998年第2期97-99,共3页
System Sciemces and Comprehensive Studies In Agriculture
基金
华南农业大学科学基金资助
关键词
神经网络
农业生产函数
模型
Neural networks,Agricaltural production function
